R&D: Künstliche Intelligenz für Datenassimilation und Himmelskameras

Wolken, Niederschlag und Wind haben einen signifikanten und direkten Einfluss auf alle Ebenen des Verkehrswesens. Um Wind- und Wolkenanalysen für Modelle der numerischen Wettervorhersage (NWV) und dadurch die Wettervorhersagen von Bewölkung, Niederschlag und Wind zu verbessern, arbeiten der Deutsche Wetterdienst (DWD) und Reuniwatt im innovativen Projekt ICamCloudOps (Intelligente Kamera-Wolkenoperatoren für die Numerische Wettervorhersage) zusammen, um Methoden der künstlichen Intelligenz zu diesem Zweck zu erforschen und weiterzuentwickeln.

KI-Methoden in der Wolkenbeobachtung

Die Analyse von Wolken mit neuen KI-Techniken ist ein wichtiges und aktuelles Thema in der internationalen Forschung.
Der Deutsche Wetterdienst entwickelt und betreibt numerische Wettervorhersagemodelle. Die Firma Reuniwatt ist mit ihrer Sky InSight™ Himmelskamera führend in der Entwicklung und dem Einsatz von All-Sky-Imagern (ASI) im Infrarot Bereich. Der Deutsche Wetterdienst mit Sitz in Offenbach und Reuniwatt kooperieren seit 2015 im Bereich der Datenassimilation. In ihrem neuesten Projekt, ICamCloudOps, konzentrieren sie sich auf die Entwicklung von Methoden der künstlichen Intelligenz, um die Methoden der Wind- und Wolkenanalyse zu verbessern. Das Projekt wird vom Modernitätsfonds (mFUND) des Bundesministeriums für Verkehr und digitale Infrastruktur (BMVI) gefördert. Die Entwicklung intelligenter Vorwärtsoperatoren für die Datenassimilation ist ein wichtiger Schritt für die Weiterentwicklung der Atmosphären- und Klimawissenschaft unter Verwendung numerischer Wettervorhersagemodelle. Die Entwicklung intelligenter Vorwärtsoperatoren für Beobachtungen von Himmelskameras wird die Realitätsnähe bei der Analyse der Bewölkung und der Windlage deutlich verbessern und daher positiv auf die Prognosequalität für ein breites Spektrum von Nutzern von Wettervorhersagen in den Bereichen Mobilität (Luft, Schiene, Wasser und Straße) und erneuerbare Energien (PV und Wind) auswirken.

Reuniwatt knüpft an innovative Forschungsarbeiten an

Um gesellschaftlich kritische Wetterphänomene, insbesondere Wind- und Wolkenentwicklungen in der unteren Troposphäre, vorhersagen zu können, ist eine deutlich verbesserte Initialisierung der Prognosemodelle erforderlich. Die Verwendung neuer Beobachtungstechniken, die auf KI-Techniken in Form von Himmelskameras im infraroten und sichtbaren Bereich basieren, erlaubt es neue Wege einzuschlagen: Das Projekt nimmt innovative Arbeiten der KI auf und integriert sie an einem entscheidenden Punkt in die Initialisierung der Vorhersagen. Die Verwendung von Deep-Learning-Methoden, die eine komplexe Beziehung zwischen Eingabe- und Ausgabevariablen in eine Folge von assoziativen neuronalen Knoten zerlegen, führt letztendlich zu einer schnellen Simulation von Strahlung in der Atmosphäre im sichtbaren und infraroten Spektrum, um den atmosphärischen Zustand zu bestimmen. Mit der rasanten Entwicklung bodengestützter Kamerabilder in Form von IR-Himmelskameras / VIS-Kameras wie Webcams steht eine Fülle neuer Techniken und Beobachtungsmöglichkeiten zur Verfügung.

Hierin liegt die Kompetenz von Reuniwatt:
Die Integration dieser Beobachtungen in die Vorhersagesysteme der numerischen Wettervorhersage erfolgt durch die Entwicklung intelligenter Kamerabeobachtungsoperatoren.
Reuniwatt ist bekannt für kontinuierliche Bemühungen um die Entwicklung besserer Prognosetechniken. Mit der Sky InSight™-Kamera ist Reuniwatt führend in der Entwicklung und dem Betrieb von All-Sky-Infrarotkameras. Im Projekt ICamCloudOps wird dieses Fachwissen zur Verwendung künstlicher Intelligenz für Kamerabilder beigetragen.
Unser Projektsprecher ist Dr. Frederik Kurzrock, Experte für die Assimilation wolkenbeeinflusster Beobachtungen in hochauflösende numerische Modelle bei Reuniwatt.
Mit den im Rahmen des ICamCloudOps-Projektes entwickelten intelligenten Wolken-Vorwärtsoperatoren werden neue Tools entwickelt, mit denen Verknüpfungen zwischen den “Big Data”-Datensätzen der numerischen Wettervorhersage und Kamerabeobachtungen im infraroten und sichtbaren Wellenlängenbereich hergestellt werden können.

Schaffung neuer Methoden für den Mobilitäts- und Energiesektor

Nach der grundlegenden Entwicklungsphase intelligenter Vorwärtsoperatoren unter Verwendung der Wolkenbeobachtungen von Reuniwatt im Infrarotbereich, ist die Entwicklung von Schnittstellen geplant, d.h. die Integration einer experimentellen Version der Operatoren in die numerischen Wettervorhersagesysteme. Die entwickelten Algorithmen basieren auf modernen Techniken des Deep Learnings. Nach einer Qualitätskontrolle werden beide Projektpartner Fallstudien in ihren jeweiligen NWP-Systemen durchführen. Die deutlich verbesserte Analyse und Vorhersage von Wolken dürfte die Vorhersagequalität für eine Vielzahl von Nutzern der Wettervorhersagesysteme des DWD im Bereich Mobilität (Luft, Schiene, Wasser und Straße) sichtbar verbessern.
Moderne Verkehrsinfrastrukturen zeichnen sich durch eine hohe Anfälligkeit gegenüber Wetterereignissen wie Stürmen, Gewittern, extremen Regenfällen usw. aus. Da die Abhängigkeit des Verkehrs vom Wetter mit den wachsenden Ballungsräumen in den kommenden Jahren zunehmen wird, ist die nahtlose Verknüpfung von Verkehrssystemen des öffentlichen lokalen und Fernverkehrs (sowie anderen Verkehrsmittel) für die weitere soziale und wirtschaftliche Entwicklung in Europa von entscheidender Bedeutung. Die Analyse und Vorhersage von Wetterphänomenen, die sich stark auf die Verkehrsdynamik auswirken, ist ein wesentlicher Schritt, um die Steuerung des Personen- und Güterverkehrs zu verbessern und seine Weiterentwicklung zu ermöglichen.

Neben Transport und Logistik wird auch der Energiesektor von den Ergebnissen von ICamCloudOps profitieren. Europäische Stromnetze haben keine nationalen Grenzen, und mit zunehmendem Anteil erneuerbarer Energien hängt die Stabilität der Stromnetze zunehmend von der Vorhersage von Wind und Wolken ab. Eine qualitativ hochwertige Analyse und Vorhersage der Wolkenentwicklung und Wolkendynamik in Kombination mit der Vorhersage von Windgeschwindigkeiten und Böen, wird zu einer kritischen Ressource für die Planung der Energieversorgung aus variablen erneuerbaren Energiequellen werden. Die Weiterentwicklung und schrittweise Verbesserung der Prognosesysteme für Wind und PV ist eine herausfordernde und wichtige Aufgabe für den öffentlichen Sektor und eine Grundlage für die Energieinfrastruktur der Zukunft. Die von ICamCloudOps erzielten verbesserten Wolkenanalysen werden zu einer direkten Verbesserung der hochauflösenden und wolkenauflösenden NWV-Vorhersagen von Reuniwatt führen und Kunden weltweit hochpräzise Vorhersagen für die PV- und Windstromproduktion liefern.